Apprentissage automatique, apprentissage profond et intelligence humaine contre intelligence artificielle

Dans cette série de blogs, nous expliquons l’intelligence artificielle en termes que tout le monde peut comprendre. Le but de cette série est d’expliquer l’intelligence artificielle d’une manière que les lecteurs non techniques peuvent également comprendre. Les questions que nous traitons sont les suivantes: Qu’est – ce que l’intelligence artificielle (IA)? Comment fonctionne – t – il? Quelles sont les limites de l’intelligence artificielle? Tout aussi important, comment pouvons – nous nous préparer à l’IA au sein de l’Organisation? Tout le monde est excité (et un peu effrayé) par la révolution actuelle de l’intelligence artificielle. Notre monde est sur le point de changer radicalement. Les médecins virtuels seront en mesure d’analyser nos images radiographiques, les robots vivront dans nos maisons et bientôt les voitures automatiques nous mèneront à travers les rues.
Oui, on a tout compris. Cependant, nous n’avons pas encore atteint notre destination et, pour mieux comprendre les raisons, examinons certaines des contraintes qui entravent l’intelligence artificielle et les faits coûteux qui sous – tendent sa mise en oeuvre. Vous pouvez obtenir des conseils gratuits sur la façon dont le traitement du langage naturel et la science des données peuvent vous aider à faire avancer votre entreprise. Contactez l’équipe creativeminds cminds. La vérité derrière l’intelligence artificielle la différence entre l’intelligence humaine et l’intelligence artificielle En fait, il n’y a pas de véritable \
Mais si les ordinateurs ne pensent pas, que font – ils? La réponse reste \
Tarra, Melody ou piano classent ces projets dans la catégorie musique. Tu as eu l’idée. C’est exactement ce que font l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, mais les méthodes utilisées sont tout à fait différentes, quoique complexes et flexibles. Ce que fait l’apprentissage automatique, c’est calculer des mots, des phrases et d’autres modèles en appliquant des modèles basés sur les mathématiques, la géométrie, les statistiques, etc., pour déterminer le sens attendu du texte.
Dans l’apprentissage par machine, la « machine », nous voyons donc que l’intelligence artificielle (IA) est principalement motivée par des modèles d’apprentissage par machine et d’apprentissage profond qui effectuent des calculs à partir des données acquises. Pour mieux comprendre l’aspect « machine » de l’apprentissage par machine, envisagez de créer un modèle d’apprentissage par machine comme vous le feriez pour créer une fonction dans n’importe quelle machine physique. Vous devez construire (ou programmer) un assemblage spécifique pour chaque tâche. De même que les machines qui fabriquent les vis ne fabriquent pas les pots, l’intelligence artificielle (IA), conçue pour analyser les animaux dans les images, n’est pas en mesure de déterminer les graphiques qui apparaissent dans les images et elle nécessite une formation spécifique pour cette tâche.
Cerveau humain et machine cérébrale Pour mettre en évidence cette différence par rapport à l’intelligence humaine, réfléchissez à la façon dont les gens peuvent apprendre de la base de données et déduire plus de connaissances par eux – mêmes. Lorsque les enfants apprennent à distinguer un chat d’un chien, ils apprennent également que différentes créatures à poils longs sont également différentes espèces d’animaux. Par conséquent, plus tard, lorsque ces enfants ont vu l’écureuil pour la première fois, en raison de leur intelligence réelle, ils ont probablement classé l’écureuil comme un nouvel animal et lui ont donné un sens supplémentaire après la classification.
En revanche, l’intelligence artificielle est encore loin derrière les êtres humains en termes d ‘« apprentissage ». Apprentissage automatique
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